機械学習と情報技術

  • ホーム
  • 機械学習
  • 深層学習
  • 統計学
  • 数学

確率変数の線形変換をすると平均や分散はどうなる?確率密度関数など解説

2023年6月2日 数学
確率変数$X$を線形変換するとは次のような操作を指します。 確率変数$X$の線形...
分散期待値確率分布確率変数線形変換

【確率統計】確率変数の周辺化や周辺分布を具体例で分かりやすく解説

2022年9月23日 確率分布
統計学や確率の勉強を始めると、周辺化(marginalization)や周辺分布...
周辺分布周辺化確率変数

条件付き期待値の公式について分かりやすく解説

2022年8月31日 確率
条件付き期待値(conditional expectation)は、機械学習や統...
期待値条件付き期待値確率変数

ポアソン分布の性質・期待値・分散について解説

2022年8月9日 機械学習
ポアソン分布(poisson distribution)は、時間的にランダムに発...
ポワソン分布分散期待値確率分布確率変数

情報理論や確率変数のKLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量)を解説

2022年7月23日 確率
KLダイバージェンス(Kullback-Leibler divergence, ...
KLダイバージェンスクロスエントロピー確率変数統計学

確率変数の期待値の性質を理解する。期待値の和や期待値の線型性の解説

2022年7月22日 確率
確率変数の期待値には、基本的な性質がいくつかあります。 まず確率変数について軽く...
和の期待値は期待値の和期待値期待値の線形性確率変数線型性

【統計・機械学習】確率変数と確率分布について徹底解説

2022年7月18日 確率
統計が機械学習を勉強する上で、まず最初に登場する難解な概念として、確率変数と確率...
機械学習確率分布確率変数統計

カテゴリー

  • LATEX
  • Numpy
  • pandas
  • Python
  • pytorch
  • カルマンフィルタ
  • クラスタリング
  • グラフニューラルネットワーク
  • グラフ構造
  • コンピュータアーキテクチャ
  • コンピュータサイエンス
  • データセット
  • データ構造
  • プログラミング言語
  • ベイズ統計
  • ロードマップ
  • 三次元
  • 人工衛星
  • 分類問題
  • 制御工学
  • 前処理
  • 可視化
  • 回帰
  • 地理データ
  • 変調
  • 姿勢制御
  • 宇宙開発
  • 座標系
  • 微積分
  • 数値計算
  • 数学
  • 時系列分析
  • 最適化問題
  • 未分類
  • 機械学習
  • 深層学習
  • 無線工学
  • 物理学
  • 画像処理
  • 画像分類
  • 異常検知
  • 確率
  • 確率分布
  • 組合せ最適化
  • 統計学
  • 線形代数
  • 自然言語処理
  • 解析学
  • 言語処理系
  • 論文紹介
  • 電気電子回路
  • 電波
  • 電磁気学

タグ

2次形式2次曲線anomalyanomaly detectionARモデルAttentionbeta distributionchain ruleCoraDataFrame

確率分布

  • 正規分布
  • ベルヌーイ分布
  • ポアソン分布
  • 指数分布

プロフィール

機械学習と情報技術について研究・発信しています。

運用者情報

機械学習と情報技術の運営者。
大学院の情報学科を卒業し、現在は機械学習を用いた研究開発の仕事に従事。
機械学習や深層学習の信頼できる情報サイトが少ないことが問題と考え、機械学習と情報技術を運営。
初学者もベテランも信頼できるサイト運営を目指す。

主要カテゴリ
  • 機械学習 (56)
  • 統計学 (55)
  • 数学 (33)
  • 確率 (31)
  • 深層学習 (26)
確率分布
  • 確率変数と確率分布
  • ベルヌーイ分布
  • カテゴリカル分布
  • 二項分布
  • 多項分布
  • ポアソン分布
  • ベータ分布
  • ガンマ分布
  • 正規分布
  • 多変量ガウス分布
  • スチューデントt分布
統計学
  • 単回帰分析
  • 重回帰分析
  • カルマンフィルタ
機械学習
  • ベイズ機械学習
  • 混合分布
  • 深層学習(ディープラーニング)
  • グラフニューラルネットワーク
  • 利用規約
  • サイトマップ
  • お問合せ
  • 本サイト中の表現について
Copyright © 2025 機械学習と情報技術. All Right Reserved.